Construcción de portafolios multiobjetivo, de acciones y criptomonedas, utilizando algoritmo genético

Es propio del progreso observar cómo nacen nuevos métodos para satisfacer alguna necesidad del ser humano, sin embargo, existen ciertos campos donde el proceso de innovación y desarrollo no ha sido tan vertiginoso como en otros, la optimización de portafolios es uno de estos campos. Hasta el día de hoy la teoría de portafolios propuesta por Markowitz a mediados del siglo pasado sigue siendo la metodología más ampliamente aceptada para optimizar portafolios, cabe destacar que esta es una metodología de procesos muy simple cuyo único objetivo es maximizar el retorno del portafolio. Gracias a la condición previamente mencionada nace la pregunta que dio origen a este trabajo: ¿es posible desarrollar un modelo que sea capaz de maximizar el retorno de un portafolio y a su vez minimice el riesgo del mismo? El presente trabajo propone una metodología que busca satisfacer ambas condiciones expresadas en la pregunta anterior y es que en el presente documento se expondrán los esfuerzos, el planteamiento y los resultados obtenidos al desarrollar un modelo multiobjetivo que utiliza el algoritmo genético como método de optimización para elaborar portafolios que maximicen el retorno y minimicen el riesgo. Se evidenciará que en efecto es posible desarrollar un modelo capaz de satisfacer ambos objetivos y adicionalmente se mostraran los efectos de agregar criptomonedas a estos portafolios, con lo que se pretende entender el efecto de estos activos al adicionarlos a portafolios compuestos por los activos tradicionales de renta variable.

• Autores: Orozco Echeverri, Santiago; Vargas Hernández, Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad ICESI
• Repositorio: Repositorio ICESI
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.icesi.edu.co:10906/94104
• Acceso en línea: http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/handle/10906/94104; http://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib?oid=329092
• Palabra clave: Algoritmos genéticos; Multiobjetivo; Optimización; Acciones; Criptomonedas; Trabajos de grado; Economía; Departamento de Economía
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/